纸机轴承故障振动分析与诊断系统的开发与研究

该文介绍了纸机轴承振动监测与诊断的原理、方法,针对纸机滚动轴承初步开发了纸机轴承振动分析与诊断系统,该分析系统基于图形化编程语言Labview编写,能对轴承振动的时域波形进行在线监测,对异常振动进行报警提示,并对故障信号进行时、频域分析,能精确定位故障源.该系统有助于纸机实现状态维修.     

一种在线修复纸机轴承的方法

介绍了几个典型的在线修复纸机轴承的成功案例。实践证明,此方法可在造纸厂推广应用。     

从特征识别到局部拼接的零件轴承孔在线检测

针对在无夹具定位的饮料灌装设备轨迹控制零件轴承孔在线检测过程中,单张图片无法满足高精度检测需求的问题,提出一种从零件整体特征识别到局部图像拼接的零件轴承孔在线检测的方法。首先采用全局图像轴承孔的中心位置关系构建特征描述矩阵,利用支持向量机(SVM)方法进行整体特征孔识别。针对已识别轴承孔,采用KAZE方法对局部特征孔图像进行拼接,实现轴承孔的高精度测量。研究实例表明,该方法可快速实现轴承孔的高精度测量,测量效率和成功率较高。     

纸机轴承故障的诊断分析和维护

介绍了纸机轴承故障的检测方法，对轴承故障产生的原因进行了分析归总。并从润滑的角度讨论了如何采取相应的措施以延长轴承的使用寿命。     

高速纸机烘缸轴承状态监诊技术及故障特征研究

研究了现代化高速纸机干燥部烘缸轴承运行状态振动监诊技术、故障发生过程振动信号变化规律及谱图特征、故障发生的主要原因与对策。结果表明,在高温、高负荷、高湿度工况下,高速纸机烘缸轴承的损坏主要是内圈滚道的剥落,随着剥落的加剧,烘缸轴承振动值变大,振动频谱中轴承损坏频率从高频区往低频区转移,损坏频率两边的转速边带逐渐增多增高;一旦烘缸轴承外圈断裂,振动频谱将呈现转速谐频的松动特征;过度热膨胀是高速纸机烘缸轴承频繁损坏的主要原因,消除过度热膨胀可保证轴承润滑油膜不变薄,从而延长烘缸轴承的使用寿命。     

轴承使用、维护与故障分祈

轴承是机械设备中最常用的基本零件,也是故障发生最频繁的零件.报业轮转机中轴承的使用率很高.以走纸系统为例,从供纸部开始,经过印刷单元.直到折页机,再到后续的龙骨输送线和堆积机,可以很清楚地看到,所有旋转运动的部件中都可以找到轴承的身影.我们通过对维修部门每年的工作统计后发现,因为轴承引起的故障维修占了故障总量的一半.     

纸机在线清洗系统的开发与应用

正奥凯公司致力于造纸机清洗设备的研发及制造,针对纸机生产中存在的问题,特供高速网毯在线清洗系统、真空辊在线清洗系统、干网在线清洗系统,以稳定纸机的正常生产,提高产品质量。主要产品:奥凯主要产品有干网在线清洗系统、自动引纸水刀、自动引纸割刀、真空辊在线清洗系统、高速网毯在线清洗系统、真空刮刀、烘缸剥离喷涂机、全     

在役烘缸轴承故障的危害及其产生原因和防范技术

分析了在役烘缸轴承故障的危害,以及纸机干燥部运行、烘缸轴承相配部件和润滑因素对烘缸轴承可靠性的影响。从烘缸轴承的合理选择、烘缸轴承的润滑系统设计、干燥部设计和改进方面讨论了在役烘缸轴承故障的防范技术。     

基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究

针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络（BI-TCP-CNN）的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场（GAF）矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学（CWRU）数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。     

高速纸机软压光辊大轴承故障频谱特征与诊断

利用在线监测手段研究了高速纸机软压光辊轴承振动谱图及故障发生、变化过程及其诊断方法.研究表明:软压光辊大轴承出现故障频谱征兆至严重损坏大于5个月;频谱中故障特征频率的发现与跟踪为故障诊断的主要方法;软压光辊质量大,其轴承故障很严重时,振幅值仍较小而远未达到普通轴承故障振动控制标准.故障频谱模式为:非转速同步频率的倍频非常显著;轴承持续恶化,转速频率旁波愈来愈显著;频谱中的背景宽频能量将会增加;时域波形显示出明显冲击现象.     

中高速卫生纸机烘缸轴承的振动特征分析

研究和发展新的中高速卫生纸机烘缸轴承故障诊断技术是造纸装备行业研究的一项重要课题。本课题在中高速卫生纸机烘缸轴承振动机理的基础上,结合烘缸轴承的自身结构和失效形式,研究了烘缸轴承内、外圈滚道和滚动体表面存在缺陷时的时域及频域特征,并给出固有振动频率及各种故障的振动特征频率方程。利用自主开发的故障诊断系统对实际测试数据进行快速傅里叶变换红外光谱分析发现,通过对中高速卫生纸机烘缸操作侧轴承进行状态监测,可以提取中高速卫生纸机烘缸轴承的振动特征,用于对烘缸轴承是否存在故障的在线判断。     

倒频谱在造纸机压榨轴承故障诊断中的应用

探讨了倒频谱技术在造纸机压榨部滚动轴承故障诊断中的应用.研究表明,倒频谱技术在识别滚动轴承振动频谱的边频、消除系统传递函数影响等方面具有显著的优越性.针对压榨部滚动轴承振动信号的特征,利用倒频谱技术可简化谱图的特征分析,提高压榨部滚动轴承在线故障诊断的准确性.     

基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究

本研究针对轴承早期故障信号微弱不易检测的缺陷,提出了一种基于谱峭度Morlet小波变换法和经验模态分解的轴承早期故障信号检测与增强的方法.该方法把谱峭度引入到Morlet小波中,根据谱峭度变化寻找Morlet小波的最佳匹配参数,最大限度地增强故障弱信号;然后对信号进行经验模态分解,以信号相关系数大小确定重构信号的基本模态分量,对重构信号进行包络分析完成故障诊断.实验结果验证了此方法在滚动轴承早期故障诊断中的良好应用效果.     

基于计算机视觉的茶叶品质在线评价系统

为实现茶叶品质在线评价及自动分级,摒除茶叶品质人工感官审评存在的缺陷,本文研发一套基于计算机视觉技术的茶叶品质在线评价及自动分级系统。采用Open CV和Visual C++开发茶叶品质在线评价软件,结合监督正交局部保持投影方法（supervised orthogonal locality preserving projections,SOLPP）对图像特征变量进行降维处理,对比随机森林（random forest,RF）、反向传播神经网络（back-propagation artificial neural network,BP-ANN）和相关向量机（relevance vector machine,RVM）茶叶品质在线评价模型,得出随机森林算法所建模型性能最好。系统自动完成茶样图像采集、原始图像预处理、特征提取、基于所建模型对待检茶样进行等级评价。控制系统根据评价结果,驱动分级及收集装置将检测茶样输送到相应等级槽中。经测试,研发系统对市售婺源仙芝绿茶、碧螺春绿茶的分级准确率达到93.00%以上。本系统结构简单,运行稳定,能将待检茶样准确送入到相应等级槽中,满足茶叶等级在线评价要求。     

造纸机轴承故障诊断系统的开发

介绍了基于共振解调技术的滚动轴承故障诊断原理、特点及实现方法，开发了可以检测和诊断造纸机滚动轴承故障的软件系统，验证了其可行性，它可以进一步推广到对造纸机关键设备的轴承检测和诊断。     

小波分析在纸机压榨部轴承故障诊断中的应用

针对纸机压榨部滚动轴承尺寸大响应弱、运转速度低、低频信号容易淹没、调制源多、振动信号非平稳性等特点而导致常规的傅立叶分析诊断故障效果不佳的情况，提出了一种应用小波变换的时频分析方法，对振动信号进行分解和重构处理，获得了振动信号在不同的频段的分量，提取相应特征频段重构分量的功率谱的频域统计值作为特征参数。从而实现对轴承故障诊断。试验结果显示该方法对纸机压榨部故障诊断有很好的效果。     

基于机器视觉的纱笼纱杆快速定位方法

为实现纺织印染过程全流程自动化、数字化、智能化生产,针对纺织印染行业大尺寸纱笼上密集纱杆数字化精确定位问题,提出一种离线检测与在线检测相结合的数字化视觉定位方法。该方法将单目工业相机安装在机器人末端,离线检测单元在非生产时间时对纱笼上的纱杆位置进行定位检测,并将纱笼上所有纱杆的位置信息记录到数据库中;在线检测单元在生产过程中对纱笼上少数几个纱杆进行定位检测,结合离线检测的纱杆位置信息,采用最小二乘法计算得到纱笼的整体位姿偏移,然后根据纱笼位姿偏移计算得到所有纱杆的位置信息,从而引导机器人完成相应的取放作业。实验表明,该方法定位准确,鲁棒性强,生产中占用节拍少,实用性强。     

基于机器视觉的接装纸缺陷检测装置

为解决因接装纸质量缺陷造成卷接烟支废品率高等问题,基于机器视觉原理设计了接装纸缺陷检测装置。该装置主要由图像采集、图像处理、光源、报警及剔除等部分组成,在接装纸自动拼接器下方加装相机及照明系统对接装纸进行外观检测,并将检测结果输送至控制系统,完成对缺陷接装纸的剔除。利用定制的有缺陷标记的接装纸,测试机器视觉装置对刀丝缺陷和烫金缺陷的检测率,并与人工检测方式对比烟支外观不合格检出率。结果表明:采用机器视觉检测装置,较好地解决了卷烟生产中接装纸缺陷漏检、误检以及检测效率低等问题,刀丝缺陷检出率达100%,烫金缺陷检出率达96%,对不合格烟支的检出率显著高于人工检测水平,有效提升了卷烟产品品质。      

基于机器视觉的卷烟爆珠在线检测系统设计

目的：针对卷烟爆珠的质量检测,设计和构建融上料传送、机器视觉图像处理及不合格品剔除功能为一体的卷烟爆珠质量检测系统。方法：通过改进类间方差法对爆珠单颗粒图像进行提取,通过灰度分析、非线性度变换及改进最小外接圆等算法,实现爆珠质量自动化检测,在完成图像自动化检测之后,通过设计的不合格品剔除机构进行剔除,并开展爆珠质量检测的重复试验和应用分析。结果：该系统对不合格爆珠的异色、异行、破损总误检率低于3%,能精确剔除不合格爆珠且系统稳定可靠。结论：基于机器视觉的卷烟爆珠在线检测系统设计,能完成对爆珠质量的自动化在线检测,提高了检测速度与准确度。